A ponte entre a IA e ferramentas externas: Análise da tecnologia MCP e suas perspectivas de aplicação no domínio do Web3

O desenvolvimento da inteligência artificial trouxe a possibilidade de libertação da força de trabalho e aumento da eficiência do trabalho para a humanidade. No entanto, os modelos de linguagem de grande escala (LLM) ainda têm limitações, não conseguindo executar operações práticas diretamente; os usuários precisam passar por diálogos repetidos para obter sugestões e executá-las pessoalmente. Para fechar essa lacuna, uma nova tecnologia chamada MCP surgiu, que promete aproximar a IA da verdadeira visão de libertação das forças produtivas.

Introdução ao MC

MCP (Model Context Protocol) é um conjunto de protocolos padronizados, destinado a resolver o problema em que os modelos de IA só conseguem "falar", mas não "fazer". Foi lançado pela empresa Anthropic em novembro de 2024, e seu nome contém três elementos-chave:

• Modelo（模型）：refere-se a vários modelos de linguagem de IA de grande porte
• Contexto: representa dados adicionais ou ferramentas externas fornecidas ao modelo.
• Protocolo: norma ou interface genérica e padronizada

O objetivo central do MCP é, através de normas unificadas, permitir que a IA não só possa dialogar, mas também controlar diretamente ferramentas externas para completar diversas tarefas.

Como funciona o MCP

O sistema MCP é composto principalmente por três partes.

1. MCP Host (Administrador): responsável por gerenciar e coordenar a operação de todo o MCP.
2. MCP Client (cliente do utilizador): recebe as necessidades do utilizador e comunica com o modelo de IA.
3. MCP Server (Servidor): fornece um conjunto de APIs anotadas que oferecem funcionalidades utilizáveis para IA.

Através do MCP, a IA consegue entender a linguagem humana e transformar texto específico em comandos de ação, permitindo assim operações automatizadas.

Importância do MC

1. Construir a ponte entre a IA e ferramentas externas: o MCP permite que a IA acesse e opere recursos externos em tempo real, superando as limitações tradicionais dos LLMs que estão restritos a dados pré-treinados.

2. Padronização e universalidade: O MCP fornece um padrão unificado para a interação da IA com ferramentas externas, evitando o desenvolvimento redundante e aumentando a eficiência.

3. De uma resposta passiva para uma execução ativa: o MCP permite que a IA tome decisões e execute instruções com base em situações em tempo real, aumentando significativamente a utilidade da IA.

4. Segurança e Controle: O MCP garante a segurança das informações sensíveis através de gerenciamento de permissões e chaves de API.

Comparação entre MCP e Agente AI

O Agente de IA é um sistema de IA capaz de automatizar tarefas específicas, enquanto o MCP é um protocolo. A principal diferença entre os dois é:

• O Agente de IA foca na tomada de decisões e na execução
• MCP foca na padronização da comunicação entre AI e ferramentas externas

O MCP pode ser visto como um poderoso complemento para o Agente de IA, permitindo uma interação mais eficiente com recursos externos.

Aplicações MCP no campo do Web3

1. Base MCP: Framework desenvolvido oficialmente pela Base, que permite aos usuários implantar contratos e utilizar serviços DeFi através de diálogos em linguagem natural.

2. Flock: Plataforma de treino de IA descentralizada, que fornece modelos de agente Web3, permitindo que tarefas de blockchain impulsionadas por IA possam ser executadas localmente.

3. LYRAOS: um sistema operacional de múltiplos Agentes de IA que permite que os Agentes de IA interajam diretamente com a blockchain Solana, realizando operações como transações de criptomoedas.

MCP enfrenta desafios no campo Web3

Apesar de o MCP ter potencial no espaço Web3, atualmente enfrenta os seguintes desafios:

1. A integração técnica ainda não está madura: a complexidade do ecossistema Web3 aumentou a dificuldade de desenvolvimento do MCP Server.

2. Riscos de segurança e regulamentação: A operação direta de transações em blockchain pela IA requer um gerenciamento completo de chaves privadas e mecanismos de controle de permissões.

3. A experiência do usuário precisa ser melhorada: a alta barreira de entrada nas operações de blockchain pode impedir a adoção de aplicações impulsionadas por MCP por novos usuários.

4. Variação do sentimento de mercado: a queda anterior da onda dos Agentes de IA pode afetar a atitude dos investidores em relação ao conceito de MCP.

Conclusão

A tecnologia MCP oferece novas possibilidades para a combinação de IA e blockchain, mas seu sucesso ainda precisa superar desafios em várias áreas, como tecnologia, segurança e aceitação no mercado. No futuro, se forem desenvolvidas aplicações mais seguras, fáceis de usar e com valor prático, o MCP poderá tornar-se uma força importante para impulsionar o desenvolvimento da Web3. No entanto, o mercado ainda é cauteloso em relação a isso, e mais tempo é necessário para observar e verificar o desempenho do MCP em aplicações práticas.